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1 2. Analisi degli Algoritmi. 2 Algoritmi e strutture dati - Definizioni Struttura dati: organizzazione sistematica dei dati e del loro accesso Algoritmo:

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1 1 2. Analisi degli Algoritmi

2 2 Algoritmi e strutture dati - Definizioni Struttura dati: organizzazione sistematica dei dati e del loro accesso Algoritmo: procedura suddivisa in passi che, eseguiti in sequenza, consentono di eseguire un compito in tempo finito Esempio: Max. di un vettore di n elementi Algorithm arrayMax(A, n) currentMax = A[0]; for (i=0; i < n; i++) if (A[i] > currentMax) currentMax = A[i]; return currentMax;

3 3 Nel mondo reale Gli algoritmi sono al cuore di innumerevoli applicazioni informatiche Esempi Routing in Internet DBMS Analisi e classificazione di documenti/Motori di ricerca Ottimizzazione di progetti Etc. Etc. Etc.

4 4 Esempio: Routing in Internet Astrazione usando grafi: I nodi rappresentano router Gli archi descrivono i link fisici Costi sugli archi (link) : ritardo, livello di congestione Obiettivo: determinare buon cammino sorg.-dest. Protocollo di Routing A E D CB F Cammino buono: Di solito significa cammino a costo minimo Possibili def. alternative

5 5 Esempio: Accesso a basi di dati Obiettivo: rispondere rapidamente. Interrogazione Data base... Interrogazione

6 6 Qualità di algoritmi e strutture dati Efficienza Tempo di esecuzione Spazio (quantità di memoria) I due aspetti sono interdipendenti

7 7 Tempo di esecuzione In generale aumenta con la dimensione dellInput Per lo stesso valore di n può variare con il particolare input considerato (es. Vettore da ordinare) Dipende dalla piattaforma Hw/Sw In generale: può essere poco rappresentativo

8 8 Come misurare lefficienza? Perché B gira più velocemente ? Possiamo affermare che B sia migliore di A? Programma AProblemaProgramma B 10 ms 1 ms Dati

9 9 Misura dellefficienza - obiettivi Indipendenza dallimplementazione Generale (valida per ogni input, di qualsiasi dimensione) Misura indipendente dalla piattaforma Hw/Sw

10 10 Modello di costo RAM Random Access Machine Assegnazione Op. aritmetiche Test Lettura/Scrittura A = 10; (costo 1) A = B*C + D – 7; (costo 4) A == B (costo 1) System.out.println(A); (Costo 1) Macchina che esegue le istruzioni in sequenza. Insieme di operazioni primitive a costo unitario:

11 11 Modello di costo/2 Costo di operazioni complesse: Ciclo: somma costo test di fine ciclo e costo corpo del ciclo if…then…else: costo test più costo blocco istruzioni che segue then o else (a seconda del caso) Attivazione di un metodo: somma dei costi di tutte le istruzioni presenti nel metodo Costo: somma di tutti i costi

12 12 Esempio Nel primo caso (vett. di 3 elementi) si ha costo 1 (ass.)+1 (ass. nel for) + 6 (test e incr. nel for) + 1 (test finale for) + 3 (test if) + 1 (istruz. return) = 13 Nel secondo caso si ha 1 (ass.) + 1 (ass. nel for) + 10 (test e incr. nel for) + 1 (test finale for) + 5 (test if) + 1 (istr. ass. nellif) + 1 (istruz. return) = 20 AlgorithmarrayMax(A, n) currentMax=A[0]; for (i=0; icurrentMax) currentMax=A[i]; return currentMax; n=3 n=5

13 13 Perché il modello è accettabile? A=A+B*C; MUL B,C ADD A,B A B C N finito (es. 32 o 64 ) Ogni istruzione corrisponde a una sequenza finita di istruzioni macchina Ogni variabile occupa una quantità finita di memoria e quindi i tempi di accesso a due variabili sono legati da una costante

14 14 Vantaggi e svantaggi Vantaggi: prescinde dalla piattaforma Hw/Sw e dal linguaggio di programmazione Svantaggi: lindicazione che si ottiene è qualitativa

15 15 Quale input considerare? La misura deve dipendere dalla dimensione dellinput (n nel nostro esempio) ma non dal particolare input considerato Possibile alternative: Analisi del caso peggiore: si considera il costo di esecuzione nel caso peggiore Analisi del caso medio: si considera il costo medio dellalgoritmo rispetto ad una distribuzione dellinput (richiede la conoscenza della distribuzione) In ogni caso occorre definire la dimensione dellinput

16 16 Dimensione dellinput In generale: No. bit necessari a rappresentare linput Esempio (calcolo del Max. in un array di n interi) n interi finiti (< MAXINT) log(MAXINT) bit per rappresentare ogni valore. Poiché MAXINT è una costante in pratica, il numero di bit necessari a rappresentare un intero è costante (es. 32) Quindi: dimensione input è proporzionale a n A volte le cose possono non essere così ovvie (si pensi al problema di indovinare un numero proposto nellultima slide)

17 17 AlgorithmarrayMax(A, n) currentMax=A[0]; for (i=0; icurrentMax) currentMax=A[i]; return currentMax; Analisi nel caso peggiore (esempio) Nel caso peggiore larray e ordinato in senso crescente In questa ipotesi listruzione currentMax=A[i]; è eseguita n-1 volte. Il costo complessivo dellalgoritmo è allora 1(ass)+1(ass for)+2n(test ed increm for)+2(n-1)(test e ass. if)+1(test finale for) +1(return)=4n

18 18 Analisi asintotica Se si considerano tutte le costanti lanalisi può divenire eccessivamente complessa Interessa conoscere il costo al variare della dimensione dellinput, a meno di costanti Motivo: il costo è comunque calcolato a meno di costanti, per le ipotesi fatte circa il modello Unanalisi di questo tipo è detta asintotica Lanalisi asintotica è influenzata dalloperazione dominante di un algoritmo

19 19 Istruzione dominante Un operazione o istruzione si dice dominante se il numero d(n) di volte che essa è eseguita nel caso peggiore di input di dimensione n soddisfa: f(n)<=a d(n) + b, dove f(n) è la complessità dellalgoritmo nel caso peggiore ed a e b sono costanti opportune Es.: istruzione if (A[i]>currentMax) in AlgorithmarrayMax(A, n)

20 20 Analisi di Insertion Sort Algorithm insertionSort(A, n) for (i=0; i0 && tmp

21 21 Esempi class esercizio { public void Ex1(int n) { int a, i; for (i=0; i

22 22 Calcolo delle somme dei prefissi Dato un vettore di interi X[0....n-1], calcolare le componenti del vettore A[0...n-1] tale che A[i]=X[0]+....+X[i-1]. Due algoritmi: Algorithm prefix1(X, n) for (i=0; i

23 23 Metodo Divide et Impera Il problema è risolto ricorsivamente attraverso la sua scomposizione in problemi di taglia inferiore Divide: Problema suddiviso in un numero di sottoproblemi di taglia inferiore Impera: Sottoproblemi risolti ricorsivamente o direttamente se di dimensione piccola a sufficienza Combina: Le soluzioni dei sottoproblemi sono combinate per ottenere la soluzione al problema originale

24 24 Merge Sort A[0...n] Si suppone n pari per semplicità A[0...n/2-1] A[n/2...n-1] Suddividi A in due sottovettori di dim. n/2 A[0...n/2-1] A[n/2...n-1] MergeSort A[0...n/2-1] MergeSort A[n/2...n-1] Merge A ordinato

25 25 Merge Sort/2 void mergesort(int[] A, int first, int last) { if (first < last) { int mid = (first + last) / 2; mergesort(A, first, mid); mergesort(A, mid+1, last); merge(A, first, last); }

26 26 Merge Sort A[0...n] /3 Divide: divide gli n elementi da ordinare in due sottosequenze da n/2 elementi. Costo: O(n) Impera: ordina ricorsivamente usando il merge sort le due sottosequenze. Costo: 2f(n/2) Combina: fonde le due sottosequenze ordinate. Costo: O(n) La ricorsione termina quando si hanno solo due elementi da ordinare. Costo:O(1) Costo dellalgoritmo Merge Sort:

27 27 Larray [ ] ordinato con mergesort

28 28 Merge void merge(int[] data, int first, int last) { int mid = (first + last) / 2; int i1 = 0, i2 = first, i3 = mid + 1; while (i2 <= mid && i3 <= last) if (data[i2]

29 29 Equazioni di ricorrenza Tempo di esecuzione di algoritmi ricorsivi descritti con equazioni di ricorrenza. Ex: MergeSort: Semplificazioni: Argomenti non interi. Condizioni al contorno: per n piccolo

30 30 Soluzione di equazioni di ricorrenza Metodo per sostituzione. Si tenta una soluzione g(n) e si verifica se soddisfa lequazione di ricorsione. Dimostrazione per induzione. Base dellinduzione: f(1)g(1) Ipotesi induttiva: f(n/2) g(n/2) Passo induttivo: f(n) g(n) Per Merge Sort:

31 31 Soluzione equazioni di ricorrenza per Merge Sort Base: Ipotesi induttiva: Passo induttivo:

32 32 Esercizi/1 1. Mostrare che la soluzione di f(n)=f(n/2)+f(n/2)+1 è O(n) 2. Mostrare che la soluzione di f(n)=2f(n/2+10)+n è O(nlog n)

33 33 f(n)=f(n/2)+f(n/2)+1 Ipotesi: f(n)<=g(n)=cn f(n/2)+f(n/2)+1<=cn/2 + cn/2 +1 = cn +1 NO! Ipotesi: f(n)<=g(n)=cn-b f(n/2)+f(n/2)+1<=cn/2-b + cn/2-b +1 = cn -2b+1 b>=1

34 34 f(n)=2f(n/2+10)+n Rinominiamo n+20= m. Quindi: f(m)=2f(m/2)+m-20 Ipotesi: f(m)<=g(m)=cmlogm f(m)<=2c (m/2) (log m-1)+m-20<=cm log m se c>=1 Quindi: f(n)<=g(n)=(n+20)log(n+20)

35 35 Esercizi/2 Mostrare che la soluzione di f(n)=f(n/2)+1 è O(log n)

36 36 Esercizi/3 Si consideri il problema della ricerca in un vettore di interi: dato il vettore A[1..n] ed un intero k, si vuole stabilire se k sia tra gli elementi di A o meno Considerato il classico algoritmo basato sulla ricerca binaria, si mostri che esso ha complessità O(log n)

37 37 Esercizi/4 Si consideri il problema di indovinare un numero intero nel numero minimo di tentativi: ad ogni tentativo, lalgoritmo propone un valore ad un oracolo, che conosce il numero da indovinare. Loracolo risponde dicendo se il numero proposto sia maggiore, minore o uguale a quello da indovinare (nell ultimo caso il gioco termina). Si proponga un algoritmo efficiente e se ne esprima la complessità temporale in funzione del generico numero N da indovinare


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